一种基于通道-空间注意力和DeeplabV3plus的遥感影像语义分割方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明公开一种基于通道‑空间注意力和DeeplabV3plus的遥感影像语义分割方法，其步骤具体为将遥感影像地物划分为建筑、水体、植被、裸地、道路五个类别标签并对每个类别进行掩码标注；利用Pyhton‑OpenCV中的Canny边缘检测算子强化遥感影像图片中地物类别的纹理特征；对DeeplabV3plus模型中的主干网络输出的深层特征加入通道注意力和空间注意力模块；将图像强化过的图片输入改进的DeeplabV3plus模型进行训练；输出遥感影像地物类别所对应的语义信息。该方法通过边缘检测强化地物纹理特征，通道‑空间注意力强化深层特征实现了遥感影像地物类别较为精细的语义分割，提高了原网络模型语义分割的准确率和平均交并比。

《一种基于通道-空间注意力和DeeplabV3plus的遥感影像语义分割方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2022100305818，当前法律状态为已下证，由南通大学提出申请，发明人为刘润瑞;周侗;王瑜;王楚玲;韩琪乐;王子龙;陶菲，申请日期为2022-01-12，公开（公告）日期为2024-10-15，国际专利分类号（IPC）为 G06V 20/13 (2022.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开一种基于通道‑空间注意力和DeeplabV3plus的遥感影像语义分割方法，其步骤具体为将遥感影像地物划分为建筑、水体、植被、裸地、道路五个类别标签并对每个类别进行掩码标注；利用Pyhton‑OpenCV中的Canny边缘检测算子强化遥感影像图片中地物类别的纹理特征；对DeeplabV3plus模型中的主干网络输出的深层特征加入通道注意力和空间注意力模块；将图像强化过的图片输入改进的DeeplabV3plus模型进行训练；输出遥感影像地物类别所对应的语义信息。该方法通过边缘检测强化地物纹理特征，通道‑空间注意力强化深层特征实现了遥感影像地物类别较为精细的语义分割，提高了原网络模型语义分割的准确率和平均交并比。

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